ChatGPT Work научился писать вашим почерком Я у себя пока не нашел, но возможно раскатывают волнами. В Твиттере опубликовали. OpenAI добавила в ChatGPT Work функцию Writing style – модель изучает, как вы реально пишете, и дальше пишет так же. – Учится на ваших письмах, сообщениях и файлах – подключаются Gmail, Google Drive, Slack и SharePoint – Подхватывает любимые фразы, манеру заканчивать письма и даже привычки со строчными/заглавными – Включается один раз в Settings → Personalization → Writing style, дальше применяется ко всему, что пишете в ChatGPT Work – и в вебе, и в мобилке – Доступно на всех платных тарифах, где есть ChatGPT Work. Настройка – только через веб – На Business и Enterprise ваши письма по умолчанию не идут в обучение моделей, но сам факт, что ассистент читает всю переписку ради «стиля», многих смутит Идея понятная: до этого стиль приходилось описывать вручную в custom instructions – «пиши коротко, без воды, подпись такая». Теперь он извлекается из корпуса вашей переписки автоматически, а человеку остаётся меньше правок перед отправкой. По сути это стилевой RAG поверх ваших же документов – ничего революционного, но в бизнесе выигрывает не тот, кто придумал, а тот, кто первый встроил в почту. https://x.com/ChatGPT/status/2097018264048251309

Токены подешевели, а время нет Хотел проверить, можно ли заменить повседневную работу в чатах с ChatGPT и Claude локальной моделью. Ответ: пока нет, и дело не в железе. Контекст. У нас есть пара машин Asus - это аналоги NVIDIA DGX Spark. Гонять через них большие объёмы данных отлично, а вот в чате мучение: токены выдают медленно. Локальные модели у меня и так крутятся в сетапе с OpenClaw, но это фон и триангуляция, а не живой диалог. Обсуждали взять новый Mac Studio: Apple даёт лизинг и беспроцентный кредит для жителей США. Осталось понять, какую модель на него ставить. Взял GLM 5.3, которую все сейчас рекомендуют, и последний DeepSeek. Пока через OpenRouter, чтобы не покупать железо вслепую. Дал несколько простых задач. Разочаровался быстро. Отвечают шустро и чётко, но по глубине заметно отстают даже от базового ChatGPT. DeepSeek понравился чуть больше, но восторга тоже нет. Те же задачи у последних ChatGPT и Claude, для меня полный вау. Как разговор с рассудительным, начитанным собеседником, который думает глубже и держит больше измерений задачи одновременно. Это субъективно, ни на что не претендую, но идея с Mac Studio и домашним чатом отпала сразу. Год назад я писал про DeepSeek, что цена токена будет падать очень быстро. Так и вышло, но дешёвые токены не сделали работу дешевле. Счёт просто переехал из API в моё время. В программировании и исследованиях я плачу не токенами, а итерациями. Код от слабой модели не работает, и я превращаюсь в промпт-инженера и тестировщика, который вытягивает из неё результат. Модель фантазирует там, где надо было подумать, а я перепроверяю выводы и переписываю тексты. Экономия на токенах съедается с большим запасом. Так недавно вышло с Perplexity и похоже, они стали экономить на моделях. Это сразу чувствуется, и я почти перестал им пользоваться. В большой организации то же самое, умноженное на сотрудников. Модель нестабильна, ошибается, не дорассуждает там, где нужно, и компания платит часами людей вместо долларов за API. В отчёте это выглядит как экономия. При этом для простых коммерческих задач дешёвых моделей более чем достаточно, и там экономить надо. Дилемма в том, что фронтир дорогой, а граница между простой и непростой задачей размыта. Думаю, будет всё больше умных роутеров, которые подставляют модель под уровень задачи. Пока их мало. Китайские модели молодцы: дают жару и поджимают. Побочный эффект - это подписки за $200 приносят эквивалент нескольких тысяч долларов потребления по API. Пока лимиты не исчерпаны, я сижу на фронтире и считаю это подарком от их инвесторов. Моё правило пока простое. Если результат приемлем на 90% рутинных задач, то можно использовать дешёвую модель. Если сложная задача и результат проверяю я, то только фронтир. Своё время на роль тестировщика тратить пока нет смысла @maxvotek | linkedin | substack

AI начинает экономить мне деньги совсем не там, где я ожидал Подписчики периодически присылают способы использовать ChatGPT или Claude для поиска скидок, купонов и более дешёвых вариантов покупки. Подтверждаю, это действительно работает и уже сэкономило сотни долларов. Делился с вами, что написал агента для поиска авиабилетов. Дал ему доступ к Google API, Amadeus и другим источникам, пару раз он нашёл большие скидки. На направлениях, которые я хорошо знаю, он меня пока не обыгрывает, но потенциал очевиден. Мой близкий друг рассказывал, как с помощью Claude вернул большую часть денег за несостоявшуюся поездку из-за забастовки Lufthansa. Агент разобрал правила авиакомпании и помог правильно построить претензию к перевозчику и отелю в Австрии. Экономия в тысячах долларов. Недавно нашёл ещё один дорогой сценарий: медицинские счета в США. Американское здравоохранение устроено так, что пациент часто вообще не понимает, сколько стоит услуга, потому что больница нигде не публикует расценки. Ты получаешь лечение, потом приходят счета от разных компаний. Внутри десятки кодов, процедур, препаратов, правил страховой, франшиза, потолок собственных расходов, сроки подачи заявки и апелляции. Чтобы нормально проверить такой счёт, надо одновременно немного понимать медицину, страхование, выставление счетов и право. Преимущество здесь почти всегда было на стороне системы. У госпиталя есть отдел биллинга, у страховой специалисты и юристы, а у тебя PDF на двадцать страниц и желание понять, почему ты должен десятки тысяч долларов. Мы с сыном попробовали разобрать несколько таких счетов с Claude. Получилось трудоёмко, но думаю, в следующий раз пойдёт сильно быстрее. Claude раскладывает счёт по кодам, проверяет процедуры, сопоставляет назначения, ищет несоответствия, читает правила страховки, находит сроки, в которые больница или страховая обязаны ответить. Помогает составлять апелляции и письма и отправляет их через API, включая бумажные письма с подписью и в конвертах. Результат вышел вполне материальный. По одному счёту госпиталь перестал отвечать и пропустил процессуальные сроки. По другому выяснилось, что страховая просто не покрыла часть расходов, которую должна была покрыть, и после повторного обращения оплатила их. Тысячи долларов не ушли бюрократам, и это очень приятно. Передовые модели сокращают неравенство в знаниях. Многие системы десятилетиями были сложными не случайно: медицинский биллинг, страхование, налоги, банковские комиссии, договоры. Чтобы защищать свои интересы, надо знать тысячи страниц правил, исключений, классификаторов и судебных решений. Корпорация может нанять для этого сотни специалистов, обычный человек нет. Теперь у него появляется машина, которая читает эти тысячи страниц за несколько минут. То же самое вижу с налогами. Американский налоговый кодекс настолько сложный, что даже хороший CPA специализируется только на его части. При этом незнание одного правила или льготы может стоить человеку десятки тысяч долларов. На бюрократии уже рождается отдельный класс AI-бизнесов. Что-то вроде сервисов возврата денег за отменённые рейсы, только для медицинских счетов, страховок, налогов и прочих сложных систем. Агент получает документы, проверяет их, находит нарушения, пишет обращения, следит за сроками и эскалирует дальше. Несколько подписок по $200 в год, которые защищают мои интересы, уже выглядят реальной ценностью. Правда, без обвязки с контекстом, знаниями и API они пока требуют многих часов проб и ошибок. Думаю, это только начало, и скоро бюрократия нанесёт ответный удар: регуляции, ограничения и показательные суды, где будут наказывать потребителей за использование моделей. @maxvotek | linkedin | substack

👀 Новости перфоманс-маркетинга за прошлую неделю Что нового в рекламных кабинетах и вокруг них 🔵 Мета 1️⃣ Мета тестирует новые таргетинги ?! Новая опция в детальном таргетинге. Аналог гугловских in-market аудиторий. Обещают людей, которые прямо сейчас выбирают и изучают конкретный товар или услугу. Тест, доступен не всем, длится до 2 ноября. То есть эти челики сначала выпилили детальный таргетинг отовсюду, а теперь снова его добавляют? Вы там определитесь уже. 🟢 Гугл 2️⃣ Опять тестирует ярлык Strong Match в поиске Рядом с поисковым объявлением снова появляется бейдж «Strong match» с одной галочкой или «Strongest match» с двумя. Гугл говорит, что на ставки и аукцион это никак не влияет. И что к типам соответствия ключей отношения не имеет. Мол это лишь для конечного пользователя оценка релевантности объявления. Верить ярлыку от продавца рекламы... ну такое. 3️⃣ В тестах заметили создание кампаний одним промптом Кидаешь URL, пишешь текстом, какая цель, дальше AI собирает кампанию с нуля. С одной стороны - прикольно. С другой стороны - а зачем, если есть pmax и aimax? Ну пусть будет ⚪️ Остальное 4️⃣ В рекламе ChatGPT появилась кастомизация текста Суть та же, что и в Гугле. AI сам делает персонализированные и переведённые версии ваших заголовков и описаний. И может показывать их без вашей проверки и одобрения. Тумблер включён по умолчанию. 5️⃣ Рекламу в ChatGPT теперь можно запускать через плагин внутри самого ChatGPT По сути, это прокладка между вами и кабинетом, которая может выполнять задачи по текстовым запросам. Прикольно для новичка, но в целом у них там такой простой кабинет, что напрямую работать проще. 7️⃣ Твиттер вернул лид-формы в рекламу